Question

我试图指定变量的边际分布并拟合copulas，以便找到这些变量之间的依存关系。我适合页边距，找到copulas。然后，我使用copula包中的mvdc来构造具有指定边距的copula构造的多元分布。但是，我不知道如何在该函数中指定边际分布。

我有一些已经估计过的参数的copulas和margins。 mvdc函数给出了一个标准分布的示例，例如正态分布，学生分布等。但是，我的边际指定为具有学生t分布的ARMA（1,1）-EGARCH（1,1）。我的问题是如何将这些ARMA-EGARCH边际函数适合于mvdc？

具有标准差的边际分布ARMA（1,1）-EGARCH（1,1）

spec11 = ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1,1)), mean.model = list(armaOrder = c(1, 1), include.mean = T), distribution.model = "std")

然后，我估计参数并检查该边距是否很好地拟合了数据。然后，我就可以安装copula并校准参数。假设最优语系就是这个，在下一行中，我尝试构建多元变量。

t.cop = tCopula(c(0.7863), dim = 2, dispstr = "toep", df = 7.36, df.fixed = T)
multi_distribution =  mvdc(t.cop, c("norm", "norm"),
                           list(list(mean = 0, sd =2), list(mean = 1, sd=3)))

我在这里找到了一个类似的问题：https://stats.stackexchange.com/questions/321894/copula-for-non-standard-distributions-in-r

但是，它不能解决我的问题。有什么解决办法吗？

如何通过copula包在mvdc函数中定义特定的边际分布（ARMA-GARCH）？

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